汽车数智化物流 备件智慧物流控制塔管控

汽车数智化物流 备件智慧物流控制塔管控 伴随着汽车数智化的趋势，5G、人工智能、大数据、云计算、物联网等技术在现代物流运行中的实践不断扩大，进一步满足车企降低物流费用，从而降低销售费用的期望，同时也能提供更好的服务满足客户需求。备件物流作为现代汽车物流大市场中的最后一块“蛋糕”，实现备件物流的数智化升级，打造备件智慧物流控制塔，成为汽车数智化物流升级的热点。

什么是汽车备件物流?其升级的难点在哪?

汽车售后备件物流指汽车使用过程中进行正常的维修、保养、改装或者汽车发生意外事故后进行维修所需要的零部件的物流服务。备件物流具有汽车物流的一般特性，同时具有随机性大、量小、频次高、品种多、网点多的特点，因此备件物流的作难度高于整车物流和零部件物流。

纵观目前国内大型整车企业，如何提供提高备件预测的准确率是汽车物流数智化的难点。现有车企所采用的软件预测模块，大多不适用于中国特色及规模需求，预测准确率也都不高，对中高频零件预测准确度均低于60%。基于此，构建中国车企高适配性的统一备件平台，提升需求预测算法，建立适应并符合特性的整体供应链控制塔管控，势在必行。

“算法+平台”升级，一步汽车助力车企打造智能备件系统平台

一步汽车打造的智能备件系统平台分为三层，包括SAAS应用层、PAAS中台层和边缘层(一般应用企业不涉及IAAS层，该平台整合统一应用层及平台层)。该平台中，前台包含预测管理、供应商供货管理、各级仓储管理、订单管理、运输管理、整体供应链物流控制塔管理等模块，中台包含大数据中台、AI算法中台、微服务中台、技术开发中台，建立统一的后台，整体供应链平台可以通过配置化实现各大企业的需求，具备行业通用性，能够快速部署，个性化搭建，实现企业备件业务数字化的需求。

供应链控制塔分层控制，AI算法模型赋能备件物流效率升级

一步汽车备件物流系统平台通过数据分析将数据特性与国内重要事件建立相关联络，解决目前汽车行业相对封闭滞后的独立系统运营的问题，通过网络爬虫数据，时时动态自动更新风险信息，提前预测，提前调整备件储备或减少产品供应。

高准确性的预测算法属于汽车行业首创，目前已实现产品化且得到应用验证，可在整个汽车行业，针对不同企业进行模型训练，“订制”适用于不同企业特性的备件系统。

基于企业备件数据长期的分析，对整个预测结果及系统控制平台采用供应链控制塔进行控制，以确保整体效果的达成——

控制塔第一层主要进行供应链运行过程管控，对备件过程运行异常通过自免疫体系全程管控，并输出日报、周报、月报与企业管理体系对接;

控制塔第二层通过数字化，对供应链过程可视，对供应链OTD目标及各运行指标进行全链跟踪管理，并输出资源优化调配决策建议，辅助供应链管理;

控制塔第三层通过孪生优化、供应链成本控制、智能决策实现智慧供应链整体目标。

以三年数据超过10万SKU，拥有600家以上4S店、10个分库、6个中心库规模的需求为例，项目前期运算三年数据需要24小时，使用一步汽车整体备件系统后，整体计算能够在4小时内完成，同时通过系统自动计算输出自动订货及在途跟踪，实现备件智慧物流控制塔管控。

智能物流是实现智能制造的核心和必不可少的重要组成部分，企业的智能制造之路，尤其需要以智能物流作为动力引擎。恰如人体供给营养物质的血管，智能物流系统在支持大规模、定制化、柔性生产为代表特点的智能制造系统的高效运行发挥着具体作用。

一步汽车备件物流系统平台有效降低整体供应链备件库存，提高服务效率，降低物流成本和供应链风险，有效解决行业痛点，推动数智化物流行业变革!